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Saber Cuándo Sabes: Manejo de Datos Adversarios Absteniéndose

Explore la predicción secuencial en entornos estocásticos con interferencia adversaria. Aprende estrategias para manejar cambios en la distribución y realizar predicciones confiadas mientras te abstienes en casos inciertos.
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Resumen

Explore la predicción secuencial en entornos estocásticos con interferencia adversaria. Aprende estrategias para manejar cambios en la distribución y realizar predicciones confiadas mientras te abstienes en casos inciertos.

Programa de estudio

  • Introducción a la Predicción Secuencial
  • Fundamentos de los modelos de predicción secuencial
    Resumen de configuraciones estocásticas
  • Comprendiendo la Interferencia Adversarial
  • Tipos y fuentes de interferencia adversarial
    Impacto de las configuraciones adversariales en las predicciones
  • Manejo de Cambios en la Distribución
  • Identificación de cambios en la distribución
    Estrategias para adaptarse a cambios en la distribución
  • Predicciones Confiables con Abstención
  • Concepto de abstenerse en escenarios inciertos
    Métricas para estimación de confianza
    Técnicas para integrar la abstención en modelos de predicción
  • Estrategias para una Predicción Secuencial Robusta
  • Enfoques de modelado defensivo
    Incorporando redundancia y diversidad
  • Evaluación del Rendimiento del Modelo con Datos Adversariales
  • Técnicas de evaluación comparativa
    Estudios de caso y ejemplos del mundo real
  • Temas Avanzados
  • Fundamentos teóricos de la robustez adversarial
    Avances recientes en el entrenamiento adversarial
  • Aplicaciones Prácticas y Herramientas
  • Herramientas y bibliotecas comunes para manejar datos adversariales
    Construcción y prueba de modelos con mecanismos de abstención
  • Conclusión y Direcciones Futuras
  • Tendencias emergentes en el manejo de datos adversariales
    Consideraciones éticas en la abstención de predicciones inciertas

Asignaturas

Ciencia de Datos